Копался в статьях по алготрейдингу, решил присмотреться в сторону машинного обучения. Но это в моем случае не про какой-то искусственный интеллект с нейросетями, в нейросети пока не хочу лезть, слишком сложно. Для начала хочу использовать простые алгоритмы для классификации и оценки хороших точек входа на основе обучения модели на истории.

Я исходил из того, как сам разрабатываю обычно торговую систему: ищу хорошие точки входа на истории и классифицирую их. Но так как человеческие возможности ограничены, использую только 3 таймфрейма и около 10 индикаторов в сумме. Кроме этого, история в точности никогда не повторяется и нужна какая-то более умная модель, которая не просто сравнивает индикаторы, как делают сейчас мои роботы, а дает оценку данной рыночной ситуации на основе всей совокупности индикаторов.

С помощью машинного обучения можно создать и обучить много моделей по разным алгоритмам, эта область уже хорошо развита (Logistic regression, Linear discriminate analysis, Stochastic gradient boosting, Decision trees, Support Vector Machine, KNN и другие). Можно быстро попробовать разные модели (Spot-checking algorithms). Модели могут работать вместе и делать предсказания. Можно улучшать точность моделей (Algorithm parameter tuning, Ensemble methods). Можно посчитать точность предсказаний по модели, обучив сначала модель на части выборки, а затем протестировав ее на другой части выборки (resampling). 

Как я понял, R для машинного обучения идеально подходит. Сделал первые шаги сегодня: cоздал модель по туториалу, которая определяет по размеру чашелистиков и лепестков растения ирис точный вид (всего 4 вида) какого-то одного растения(особи) на основе обучения по выборке из 500 других растений(особей). 

Код: 

# Скачивание и инициализация библиотек mlbench(используется для machine learning), caret (используется для нормализации данных)
install.packages("mlbench") 
library(mlbench)
install.packages("caret") 
library(caret)

# Краткая информация про базу данных iris
data(iris)
summary(iris)

# Определение тренировочной выборки
trainControl <- trainControl(method="cv", number=10)

# Оценка точности алгоритма Naive Bayes на данном dataset
fit <- train(Species~., data=iris, trControl=trainControl, method="nb")

# Вывод оценки точности
print(fit)

Сейчас я точно так же хочу сделать модель, которая на основе 30-300 хороших точек входа на истории определяет, насколько хороша данная пятиминутка для входа в лонг или шорт. 

Что скажете? Есть ли там грааль? Есть ли у кого-то опыт использования машинного обучения для торговли? Что посоветуете? 

# Инициализация библиотеки rusquant (русская версия от quantmod, поддерживает все функции quantmod)
library(rusquant)

# Получение исторических данных с Финама
getSymbols("SiM6", from=Sys.Date()-30, src="Finam", period="day")

# Рисуем график, чтобы увидеть данные
candleChart(SIM6)

# Расчет доходностей встроенной функцией библиотеки rusquant (унаследована от quantmod)
rr <- OpCl(SIM6)

# Цены закрытия
p <- Cl(SIM6)

# Получение абсолютного значения среднеквадратичного отклонения доходности
sd(rr)*mean(p)

[1] 757.7013

# Аналогично для часовика
getSymbols("SiM6", from=Sys.Date()-30, src="Finam", period="hour")
candleChart(SIM6)
rr <- OpCl(SIM6)
p <- Cl(SIM6)
sd(rr)*mean(p)

[1] 234.9929

#Аналогично для BRK6. 

eagledwarf заставил меня задуматься над двумя тезисами:

1. «Я тебе скажу очень старое определение кризиса от одного умного дядьки опционщика: «паника — это когда инвесторы с различными инвестиционными горизонтами начинают действовать одинаково». Догадайся с трех раз 

Когда-то, когда искал свой стиль торговли, перелопатил кучу всего, слил море денег, пришел наконец таки к паттернам и уровням, затем наткнулся на семинары АМГ (спасибо, за то что выкладывают и не жадничают) из которых много подчерпнул для себя, думаю с платников еще больше подчерпнул бы, но тогда не было денег, потом времени, а сейчас не уверен, что мне это нужно. Все-же по кусочкам собрал себе несколько паттернов, которые торгую.  Собственно просто и хочу ими поделиться, надеюсь АМГ  не будет против, т.к. все же это его идеи, но то, что я выкладываю – старо как мир, просто разбросано на простора интернета.

Надеюсь кому-то поможет(особенно полезно для новичков), только хочу предупредить! Это далеко не торговая система!!! А всего лишь маленький пунктик, который кому-то подойдет, кому-то нет!

Успехов всем!!! Ура ура ура!!!!!)))))
ВНИМАНИЕ Граааааааль: 
ТФ 1мин, 5мин ( впринципе везде работает)
в лонги заходим на отбитии от сильного уровня, если случился пробой, то ждем закрепления, а дальше ищем паттерны, в шорт все наоборот.
САМОЕ ВАЖНОЕ!!! ЕСЛИ НЕ ПОЛУЧАЕТСЯ ВХОД С ООООЧЕНЬ КОРОТКИМ СТОПОМ (К ПРИМЕРУ НА SI У МЕНЯ НЕ БОЛЕЕ 200п.) — НЕ ВХОДИМ!!